5 Yaş Altı Ölüm Oranı
Özlem Doruk
2025-12-30
5 Yaş Altı Ölüm Oranı
Heading 2
Heading 3
Heading 4
Heading 5
Heading 6
Italic
Bold
Bold Italic
- list item 1
- list item 2
bullet 1
bullet 2
bullet 1
bullet 2
data_raw <- WDI(
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),
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)df <- data_raw %>%
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ln_gdp = log (gdp_pc),
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)m1 <- lm(ln_u5mr ~ ln_gdp, data = df)
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m12 <- lm(ln_u5mr ~ ln_gdp + ln_health + ln_fertility + ln_urban , data = df)stargazer(
m1,m2,m3,m4,m5,m6,m7,m8,m9,m10,m11,m12,
type = "text",
title = "Log-Lineer Regresyon Sonuçları",
dep.var.labels = "Log(5 Yaş Altı Ölüm Oranı"
)##
## Log-Lineer Regresyon Sonuçları
## =======================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================
## Dependent variable:
## ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
## Log(5 Yaş Altı Ölüm Oranı
## (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) (12)
## -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
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## (0.006) (0.006) (0.007) (0.008) (0.007) (0.008) (0.007) (0.008)
##
## ln_health -1.169*** -0.413*** -0.427*** -0.298*** -0.410*** -0.298***
## (0.031) (0.018) (0.019) (0.015) (0.018) (0.015)
##
## ln_fertility 1.974*** 1.046*** 1.830*** 0.988*** 1.046*** 0.989***
## (0.017) (0.020) (0.017) (0.019) (0.020) (0.019)
##
## ln_urban -1.594*** -0.105*** -0.069*** 0.011
## (0.026) (0.024) (0.023) (0.019)
##
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## (0.048) (0.055) (0.018) (0.102) (0.047) (0.074) (0.043) (0.067) (0.074) (0.065) (0.074) (0.085)
##
## -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
## Observations 5,429 5,429 5,429 5,429 5,429 5,429 5,429 5,429 5,429 5,429 5,429 5,429
## R2 0.748 0.208 0.716 0.412 0.771 0.834 0.740 0.749 0.846 0.771 0.834 0.846
## Adjusted R2 0.748 0.208 0.716 0.412 0.771 0.834 0.740 0.749 0.846 0.771 0.834 0.846
## Residual Std. Error 0.564 (df = 5427) 1.000 (df = 5427) 0.599 (df = 5427) 0.862 (df = 5427) 0.538 (df = 5426) 0.458 (df = 5426) 0.573 (df = 5426) 0.563 (df = 5426) 0.442 (df = 5425) 0.538 (df = 5425) 0.458 (df = 5426) 0.442 (df = 5424)
## F Statistic 16,123.750*** (df = 1; 5427) 1,427.073*** (df = 1; 5427) 13,678.680*** (df = 1; 5427) 3,803.364*** (df = 1; 5427) 9,119.010*** (df = 2; 5426) 13,655.280*** (df = 2; 5426) 7,720.068*** (df = 2; 5426) 8,097.594*** (df = 2; 5426) 9,909.693*** (df = 3; 5425) 6,090.899*** (df = 3; 5425) 13,655.280*** (df = 2; 5426) 7,431.481*** (df = 4; 5424)
## =======================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================
## Note: *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01years <- c(2000, 2005, 2010, 2015, 2020, 2025)
for(y in years) {
df %>%
filter(year == y) %>%
ggplot(aes(ln_gdp, ln_u5mr)) +
geom_point(alpha = 0.4) +
geom_smooth(method = "lm") +
labs(
title = paste("Gelir ve USMR -", y),
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## $ aspect.ratio : NULL
## $ axis.title : NULL
## $ axis.title.x : <ggplot2::element_text>
## ..@ family : NULL
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## ..@ inherit.blank: logi TRUE
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## ..@ size : NULL
## ..@ hjust : NULL
## ..@ vjust : num 0
## ..@ angle : NULL
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## ..@ margin : <ggplot2::margin> num [1:4] 0 0 2.75 0
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## $ axis.ticks.length : 'rel' num 0.5
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## $ legend.key : <ggplot2::element_blank>
## $ legend.key.size : 'simpleUnit' num 1.2lines
## ..- attr(*, "unit")= int 3
## $ legend.key.height : NULL
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## $ legend.ticks.length : 'rel' num 0.2
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## $ legend.text : <ggplot2::element_text>
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## $ legend.text.position : NULL
## $ legend.title : <ggplot2::element_text>
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## $ legend.title.position : NULL
## $ legend.position : chr "right"
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## [list output truncated]
## @ complete: logi TRUE
## @ validate: logi TRUElibrary(ggplot2)
ggplot(df, aes(x = year, y = u5mr)) +
geom_line(alpha = 0.4) +
labs(
title = "5 Yaş Altı Ölüm Oranı (Zamana Göre)",
x = "Yıl",
y = "5 Yaş Altı Ölüm Oranı"
) 
ggplot(df, aes(x = ln_gdp, y = ln_u5mr)) +
geom_point(alpha = 0.4) +
geom_smooth(method = "lm", se = TRUE) +
labs(
title = "Kişi Başı Gelir ve 5 Yaş Altı Ölüm Oranı",
x = "log(GSYH kişi başı)",
y = "log(5 yaş altı ölüm)"
) ## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
ggplot(df, aes(x = ln_health, y = ln_u5mr)) +
geom_point(alpha = 0.4) +
geom_smooth(method = "lm", color = "blue") +
labs(
title = "Sağlık Harcamaları ve Çocuk Ölümü",
x = "log(Sağlık Harcaması)",
y = "log(5 yaş altı ölüm)"
) ## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
ggplot(df, aes(x = ln_fertility, y =ln_u5mr)) +
geom_point(alpha =0.4) +
geom_smooth(method = "lm", color = "red") +
labs(
title = "Doğurganlık ve 5 Yaş Altı Ölüm Oranı",
x = "log(Doğurganlık)",
y = "log(5 yaş altı ölüm oranı)"
) ## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
ggplot(df, aes(x = ln_urban, y = ln_u5mr)) +
geom_point(alpha =0.4) +
geom_smooth(method = "lm", color = "darkgreen") +
labs(
title = "Kentleşme ve 5 Yaş Altı Ölüm Oranı",
x = "log(Kentleşme Oranı)",
y = "log(5 yaş altı ölüm)"
) ## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
model_full <- lm(
ln_u5mr ~ ln_gdp + ln_health + ln_fertility + ln_urban,
data = df
)
ggplot(df, aes(x = fitted(model_full), y = ln_u5mr)) +
geom_point(alpha = 0.4) +
geom_abline(slope = 1, intercept = 0, linetype = "dashed") +
labs(
title = "Tahmin Edilen ve Gerçek Değerler",
x = "Tahmin edilen ln(u5mr)",
y = "Gerçek ln(u5mr)"
) 
coeftest(m12, vcov = vcovHC(m12, type = "HC1"))##
## t test of coefficients:
##
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 6.1404143 0.0831682 73.8312 <2e-16 ***
## ln_gdp -0.4099569 0.0082155 -49.9003 <2e-16 ***
## ln_health -0.2981758 0.0144197 -20.6783 <2e-16 ***
## ln_fertility 0.9887634 0.0187688 52.6812 <2e-16 ***
## ln_urban 0.0114671 0.0220579 0.5199 0.6032
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1